一、特斯拉新手必读？

特斯拉的特点就是智能程度高，提速快，踏板稍微踩重点儿就干到一百多；所以新手，尤其是开了多年油车的老司机新手，先不要使用单踏板模式，其次车速限制在100KM/小时，在路况不好的前提下，慎用辅助驾驶。

二、新手养蝎必读？

首先要明白蝎子的习性，一定要做好安全防护，不然会存在危险

三、学习大数据、机器学习及人工智能必读书目有哪些？

谢邀！

注意到此问题下面有了近50个（其中不乏不错的）答复了，那从前几天开始，借用在得到上由张凯对《智能时代》一书的解读中的部分内容，来回应几个和“大数据”、“机器智能”相关的问题。

在回应《人工智能、大数据、机器人成大学新增热门专业，未来就业前景如何？

（ https://www.toutiao.com/answer/7160267781756469511 ）》的最后谈到，那检察官想要告倒烟草公司，他就满世界收集证据，甚至跑到我们中国的西南地区，专门找那种族群单一，生活习惯非常相似的村庄来收集样本，最后虽然还是没有找到香烟和肺癌有直接因果关系的证据，但是，收集了大量在统计上强相关性的证据来证明吸烟的危害。最终，烟草公司硬是被告倒，罚了3655亿美元。

这儿接着谈。

从这个案件里，我们可以看出来，其实人们已经从只接受因果关系转到也接受强相关性关系上来了，如果法律上这种强相关性都能被作为证据接受，那这种强相关性应用到其他领域自然就是顺理成章的了。

总的来说，机械思维是我们以前认识世界的主要方式，但是，今天机械思维已经不够用了，数据给我们提供了解决问题的新方法，数据之间的强关联性可以某种程度上代替因果关系，让我们直接找到问题的答案，这就是大数据思维的核心。

大数据思维和机械思维不是相互对立的，而是相互补充的，今天的我们在这场变革中一定要学会这种思维方式，因为它就是新时代的方法论。

那我们前头说了那么多大数据，它对我们未来的生活究竟有什么影响呢？吴军在这本书里说啊，影响是全方位的，未来的农业、制造业、体育、医疗都会出现新的变化，甚至整个社会人群都会出现重大的分化。比如说体育产业，就拿足球、篮球来说吧，一般一个弱队想要崛起，通常是一个大老板喜欢这个球队，先买下球队，然后呢砸钱买明星，请大牌教练，再做各种广告招揽球迷。

像咱们的恒大足球队，走的不就这条路吗？当然了，砸钱是容易，但想要取得好成绩可不容易了。所以，弱队的崛起通常都非常的难。

但是，美国有一支篮球弱队，就靠大数据上演了大逆转。这支球队是金州勇士队，它的管理层是由风险投资人和数据分析师组成的，这些人买了球队以后，不但不去买大牌的球星，反而把队里特别有名的大高个队员都卖掉了，然后呢围绕一个没有名气的小个子球员制定球队的新战术。因为数据显示，那些大牌球员都有一个特点，就是喜欢靠自身的能力优势，从篮下突破进攻，这种打法观众看起来特别带劲，但是，成功率其实特别低，因为全队要先想办法把球传给篮下的大高个，再保他突破上篮，即便不出现失误，能得到的也就是2分。那金州勇士队的新打法，就是依靠他的神投手，小个子库里，用3分球得分，比投篮，那些虎背熊腰的大牌球员可就没什么优势了，这让勇士队咸鱼翻身，得到了四十多年以来第一个NBA总冠军。后来，他们把这个战术发扬光大，勇士队所有的球员都苦练投篮，全队在一个赛季里投进了1000个3分球，创下了NBA的记录。因为勇士队善于利用数据技术，所以，篮球界的人都说，勇士队就是NBA里的谷歌啊。你看，以后体育运动光靠天赋和苦练没用，大数据技术能够改变竞争格局。

再比如说大数据在医学上运用。我们中国人都知道，看病得找老大夫，因为医学是一个经验科学，他们见过的病人多，经验丰富啊。但是，一个人再有经验，他见过的病例也是有限的。像一个放射科的大夫，一生见过的病例不会超过10万个，但是机器人就不一样喽，像美国一位高中生，他设计了一种确定乳腺癌癌细胞位置的算法，输入了760万个病例，这种算法也不是特别复杂，但是，对癌细胞的位置预测的准确率就高达96%，比一个资深的老大夫，那是要强太多太多了。相信不久以后，医生这个职业也很快就会被机器替代。

那你说，大数据、智能机器带来的全都是福利吗？也不能这么乐观。比如说首先就是我们会彻底没有隐私了。那你可能会觉得，没有隐私就没有隐私喽，反正我身正不怕影子斜呀。那些商家可是不会放过这个机会的，比如说以后有些人就会发现，自己老是买到假货，而有些人就总能买到真货。这是为什么？因为商家可以通过你的数据记录看出来，你是个好惹的人，还是个不好惹的人。要是数据显示，你一买到假货就维权，那商家就觉得，还是给你推送真货比较省心。你要是大大咧咧，买到假货也懒得退，那得嘞，不宰你宰谁啊。再比如说，如果保险公司能够了解到以后每一个人会得什么病，就可以拒绝给可能得大病的人提供保险啊。那那些最需要医疗保险的人，反而得支付天价的医疗费。

那有人可能会说，那以后我保护好隐私，到哪儿都不留下消费记录就好了呀。但其实呢，这是不可能的。只要你想获得方便，提供自己的数据就是必须的，这是和商家兑换的筹码，不可能逃得掉。

技术对我们的冲击还有更大的方面，那就是机器可能会抢掉我们的饭碗。作者吴军说，人类历史上曾经有三次技术变革，都让社会发生了巨大的变化。

将在回复《大数据和人工智能在物联网智慧城市建设过程中有哪些应用场景？》中接着谈。

最后，再顺便打个小广告，财经科普漫画《漫画生活中的货币》和《漫画生活中的投资》、和我策划、和粮食问题专家冰清合著的《大国粮食》新鲜出炉，谢谢关注！

你对这个问题有什么更好的意见吗？欢迎在下方留言讨论！

四、新手妈妈必读育儿书籍？

1. 《父母必读：从0到3岁》- 作者：(美) 波尔·巴尔尼斯

   这本书介绍了婴儿和幼儿的发展阶段，以及如何与他们建立亲密的关系，提供了一些实用的育儿建议。

2. 《宝宝的第一本书》- 作者：(美) 莱斯利·帕特里奇

   这本书提供了关于婴儿和幼儿发展的详细信息，包括身体、情感和认知方面的发展，同时也提供了一子。些亲子互动的活动和游戏。

3. 《宝宝的大脑发育指南》- 作者：(美) 格伦·达曼

   这本书介绍了婴儿和幼儿大脑发育的过程，以及如何通过亲子互动和刺激来促进他们的认知和情感发展。

4. 《宝宝的情商培养》- 作者：(美) 约翰·戴维斯

   这本书讲述了如何培养婴儿和幼儿的情商，包括情绪管理、社交技巧和自我意识等方面的培养方法。

五、机器学习的必读书籍

对于想要在机器学习领域深挖研究的读者来说，合适的学习资料是至关重要的。在这篇博客文章中，我们将分享一些被业界认可的机器学习必读书籍，这些书籍涵盖了从入门到深入研究所需的各种知识和技能。

1. 《统计学习方法》

李航教授的《统计学习方法》是机器学习领域经典之作。本书涵盖了机器学习的基本概念、常用算法以及实践技巧，适合初学者入门。通过学习本书，读者可以系统地了解机器学习的基本原理和应用。

2. 《机器学习》

作者周志华的《机器学习》是另一本不可或缺的机器学习教材。这本书内容全面，涵盖了监督学习、无监督学习、强化学习等多个方面，适合想要深入了解机器学习的读者。通过学习本书，读者可以掌握更多实用的机器学习算法和技术。

3. 《深度学习》

本书作者是深度学习领域的顶尖专家之一，对于想要学习深度学习的读者来说，这是一本不可或缺的参考书。《深度学习》详细介绍了深度学习的基本原理、算法和应用，对于想要深入研究深度学习的读者来说，是一本难得的好书。

4. 《模式识别与机器学习》

Christopher Bishop的《模式识别与机器学习》是一本将统计模型和机器学习方法结合起来的优秀教材。本书对于模式识别、数据分析等领域有很高的参考价值，对于希望深入理解模式识别和机器学习的读者来说是一本必读之作。

5. 《Python机器学习》

对于想要在Python中进行机器学习的读者来说，《Python机器学习》是一本很好的参考书。本书详细介绍了如何使用Python实现各种机器学习算法，适合有一定Python基础的读者。通过学习本书，读者可以掌握在Python环境下进行机器学习所需的技能和知识。

结语

以上推荐的机器学习的必读书籍是从不同角度和深度来介绍机器学习领域的经典著作，适合不同层次的读者。无论是初学者还是有一定经验的专业人士，都可以从这些书籍中获得宝贵的知识和经验。希望读者能够通过阅读这些书籍，不断提升自己在机器学习领域的能力，实现个人的学习和职业目标。

六、机器学习和人工智能领域有哪些必读的经典论文？

卷积神经网络基本上占据了现在人工智能领域的半壁江山。推荐几篇卷积神经网络的文章。

1. LeNet-5

LeNet-5可能是卷积神经网络的最早版本，含有2个卷积层。

LeCun Y., et al. Gradient-based learning applied to document recognition. Proc. IEEE, 86(11): 2278-2324, 1998.

https://ieeexplore.ieee.org/document/726791

2. 残差网络

残差网络也许是近年来引用量最高的论文（没有之一）。

He K., et al. Deep residual learning for image recognition. Proc. Conf. CVPR, pp. 770-778, 2016.

Deep Residual Learning for Image Recognition

3. SENet

SENet是ImageNet比赛的末代冠军，是一种「加权」形式下的通道注意力机制。

Hu J., et al. Squeeze-and-excitation networks. Proc. Conf. CVPR, pp. 7132-7141, 2018.

Squeeze-and-Excitation Networks

4. 残差收缩网络

残差收缩网络是一种「软阈值化」形式下的通道注意力机制，适合含噪数据。

Zhao M., et al. Deep residual shrinkage networks for fault diagnosis[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 16(7), 4681-4690, 2020.

https://ieeexplore.ieee.org/document/8850096

七、新手学习工业机器人

学习工业机器人对于新手来说可能是一个颇具挑战性的任务，但同时也是一个充满创意和机遇的过程。随着现代制造业的发展，工业机器人在生产线上发挥着越来越重要的作用，因此掌握这项技能将使你在未来职业发展中更具竞争力。

为什么选择学习工业机器人？

工业机器人技术是现代制造业中日益热门的技能之一。通过学习工业机器人，你将能够掌握自动化生产流程的关键技术，提高生产效率，降低成本，同时减少人为错误带来的损失。此外，随着人工智能和机器学习的发展，工业机器人的应用领域正在不断扩大，这为学习工业机器人技术的人们带来了更广阔的职业发展空间。

新手学习工业机器人的技巧

对于刚刚开始学习工业机器人的新手来说，以下几点技巧可能会帮助你更快地掌握这一技能：

• 系统学习：首先要系统地学习工业机器人的基础知识，包括机器人的结构与工作原理、编程语言、传感器应用等方面的内容。
• 实践训练：理论学习固然重要，但实践训练同样不可或缺。通过动手操作机器人设备，编写程序进行实际应用，才能更深入地理解和掌握相关知识。
• 参与项目：参与工业机器人相关项目或实习经历是提升技能的最佳途径之一。通过实际项目的参与，你将能够积累丰富的经验，拓展人际关系网，更好地融入这一领域。

学习工业机器人的未来发展

工业机器人技术作为现代制造业的核心技术之一，其未来发展仍然十分广阔。随着智能制造和工业互联网的发展，工业机器人将更加普及，其应用领域也将进一步扩大。未来，掌握工业机器人技术将成为求职者的重要竞争优势，同时也将为制造企业带来更大的生产效率和竞争力。

结语

学习工业机器人是一个挑战性的任务，但也是一个非常值得投入精力的领域。通过系统学习、实践训练以及参与项目，你将能够快速掌握这门技能，并为未来的职业发展打下坚实的基础。工业机器人技术的未来发展充满机遇，希望每一位新手学习工业机器人的小伙伴都能在这个领域取得成功！

八、学习机器人必读的书

学习机器人必读的书

随着人工智能和机器人技术的快速发展，机器人已经成为现代生活中不可或缺的一部分。对于想要深入了解机器人领域的学习者来说，阅读专业书籍是获取知识的重要途径之一。在本篇博文中，我们将推荐几本学习机器人必读的书，帮助读者快速入门并深入探索机器人技术的世界。

1. 《机器人学导论》

《机器人学导论》是由斯坦福大学的机器人学教授编写的经典教材。本书内容涵盖了从基础概念到先进技术的广泛范围，适合初学者和专业人士阅读。通过这本书，读者可以系统地学习关于机器人感知、控制、规划和学习等方面的知识，对机器人学有一个全面而深入的理解。

2. 《机器人技术概论》

《机器人技术概论》是一本介绍机器人技术应用和发展趋势的经典著作。本书内容包括了机器人的各个领域，如工业机器人、服务机器人、特种机器人等，旨在帮助读者了解机器人技术的广泛应用领域，启发读者探索机器人技术的创新和发展。

3. 《深度学习》

《深度学习》是一本探讨深度学习原理和应用的权威著作，对于机器人技术领域的学习者具有重要意义。本书详细介绍了深度学习的基本概念、算法原理和实践应用，帮助读者了解深度学习在机器人视觉、语音识别等方面的应用，为进一步研究机器人技术打下坚实基础。

4. 《自主机器人：基础、软件和应用》

《自主机器人：基础、软件和应用》是一本介绍自主机器人技术和应用的权威著作。本书从技术原理到系统实现，全面介绍了自主机器人的关键概念和开发方法，帮助读者理解自主机器人的构建和应用，提升自主机器人技术的实践能力。

5. 《智能机器人：基础理论和前沿技术》

《智能机器人：基础理论和前沿技术》是一本深入探讨智能机器人技术的优秀著作。本书系统介绍了智能机器人的基础理论、关键技术和发展趋势，帮助读者了解智能机器人的学科基础和实践应用，为进一步研究智能机器人领域提供重要参考。

以上是我们推荐的几本学习机器人必读的书，每一本都蕴含着丰富而深入的知识，适合不同层次的读者阅读。通过阅读这些专业书籍，读者可以系统地学习和探索机器人技术领域，为未来的学习和研究打下坚实基础。

九、机器学习与数据科学必读书

机器学习与数据科学必读书

在日益数字化的时代，机器学习与数据科学正成为各行各业的热门话题。对于那些希望在这一领域取得成功的专业人士来说，不断学习是至关重要的。在众多的书籍中，有一些被认为是机器学习与数据科学领域的经典之作，今天我们就来看看这些必读书。

机器学习

机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过让机器从数据中学习模式和规律，从而实现智能化的目标。以下是几本在机器学习方面被广泛认可的必读书籍：

• 《统计学习方法》 - 作者李航，这本书介绍了统计学习的基本理论、方法和应用，是很多机器学习爱好者入门的首选。
• 《机器学习》 - 作者周志华，系统地介绍了机器学习的基本概念、方法和算法，适合广大读者阅读。

数据科学

数据科学是从数据中挖掘价值的一门交叉学科，它涵盖统计学、机器学习、数据分析等多个领域。以下是一些关于数据科学的必读书籍：

• 《Python数据科学手册》 - 作者Jake VanderPlas，介绍了使用Python进行数据科学分析的方法和工具，适合有一定编程基础的读者。
• 《数据科学实战》 - 作者Joel Grus，通过实际案例介绍了数据科学领域的常用技术和工具，对于初学者来说很友好。

以上推荐的书籍只是机器学习与数据科学领域中的冰山一角，随着科技的不断发展，这一领域的知识也在不断更新。因此，不断学习和深造是每一位从业者的必修课。希望以上推荐的书籍能够帮助您更好地了解机器学习与数据科学，开拓视野，拓展知识。

十、新手必读!学习开车的正确姿势